TWI754253B - 控制半導體裝置的製造的方法及系統 - Google Patents

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Abstract

本發明呈現基於預定配適模型之一種圖案化結構之參數測量的監測方法與系統。該方法包含：(a)提供至少一圖案化結構之指示測量的數據；以及(b)在指示測量的該數據上使用至少一所選驗證模式，該至少一所選驗證模式包含：根據至少一預定因子分析該數據並將對應的測量結果歸類成可接受或不可接受，因而能判定是否要忽略提供該不可接受結果之一個以上的該測量，或是是否要修改該預定配適模型一個以上的參數。

Description

控制半導體裝置的製造的方法及系統
本發明係關於圖案化結構之參數測量的監測方法與系統。
光學臨界尺寸(亦稱為「光學CD」或「OCD」)測量技術(亦稱散射測量術(Scatterometry))對測量圖案化(週期性)結構的參數而言為著名有效的技術。該等參數之測量為大量製造半導體裝置的製程控制提供可行的計量解決方案。
OCD測量通常是採用配適程序予以執行。依此程序，按測量描述結構的理論模型係用以產生理論數據或參考數據，且後者會於持續變換模型參數直至找到「最佳配適」之前反覆和測得數據作比較。「最佳配適」模型的參數係視為和測得參數相當。測得數據(通常為光學數據)可經分析以導出和圖案幾何參數相關的資訊，包含厚度、臨界尺寸(CD)、線距、線寬、壁深、壁剖面等等，以及被測樣本所含材料的光學常數。
此類測量所用的光學計量工具通常為基於橢圓偏光計量及/或反射計量的工具。基於反射計量的工具通常是測量輻射強度的變化，無論從樣本返回或傳送通過樣本者為未偏極或偏極，而基於橢圓偏光計量的工具通常是在輻射和樣本互動後測量輻射極性狀態的變化。在該等技術之外或作為其替代，從圖案化(週期性)結構返回(反射及/或散射)之光線的角分析(angular analysis)可用以測量定義/描繪結構特徵的參數。
光學CD雖已展現其製程控制的優勢，然而相較於基於影像的計量技術(被視為較直接因而較可信)，光學CD深受知覺可靠度的缺點之害。理由之一是人眼無法輕易解讀測得光譜(和顯微影像相反)。因此，數據中可能的誤差(例如測量工具故障所引起)就可能未受注意而危害模型配適。另一理由是散射測量術的理論建模通常含有預先假設，例如若干半導體材料係穩定且已知，特定幾何參數可假定為不變等等。偏離該等假設的實際情況將造成配適程序上的若干誤差因而影響測量結果，且在大多情況中，該類誤差並不容易辨識或量化。該等誤差的潛在危害是製程的次佳控制，有可能造成半導體良率的問題。
此技術領域因而需要一種用以測量圖案化結構之參數的創新技術，其驗證測量以判定是否要忽略特定測量、或是否要修正配適模型一個以上的參數。就此而言，應理解本發明藉由在指示測量的數據上使用一個以上的驗證模式來提供測量的驗證，其中該類數據可包含未加工的測得數據(如配適之前)或測量健全數據；以及/或是符合模型之所欲配適程度的測得數據；以及/或是測量/計量結果(例如由配適程序計算所得的結構參數)。在下列敘述中，有時會將此等所有類別之指示測量的數據稱為「測得數據」，但仍應如上定義般正確解讀此一用語。
本發明提供數個關鍵性能衡量法，其共同構成驗證技術，能作為對付散射測量術不同類型誤差的防護措施並能標記出可能有誤的測量結果。本發明係基於得知以下所述。如上所提，散射測量術通常是奠基於將理論(模擬)模型數據或信號配上由圖案化(週期性)結構測得的光譜(繞射)特徵。一般而言，在設定(離線)期間，理論模型會經測試並和所有可用測量樣本相配，例如針對計算準確性以及/或是幾何描述以及/或是材料等等。在以設定模型實際(連線)測量新的未知樣本期間，仍有數個可能的因子可能會造成測量誤差。該等因子可能和理論模型與測量樣本之間的不匹配相關，例如堆疊結構幾何描述上的缺失(例如遺漏膜層、缺少倒角等等)、不正確的材料光學特性模型(例如未考量材料變異性)、對若干堆疊參數之名目固定數值的假設對於該樣本不適用(不同的常數或可變數值)。並且，該等因子可能和測得數據不精確相關，其包含系統性測量誤差(例如因為校正、圖案辨識、聚焦以及/或是其他測量工具子系統其中至少一者所引起的問題)、以及超過該特定工具接受程度的隨機雜訊程度。
本發明提供散射測量術(測量工具上)有誤測量之偵測。此可藉由導入驗證模型來達成，該模型至少包含一誤差指標(EI, error indicator)設備、或多個誤差指標設備之結合，其每個皆用以標定一個以上可能的不同類型測量問題。多個EI的輸出數據可進一步結合成描繪測量品質特性之單一評價驗證數(VFM, Verification Figure of Merit)，例如稱為「分數」。藉由在VFM上置放控制限度(門檻)，該系統就可標定出不符所求之測量品質的任一特定測量，並能以更安全、更可靠的方式使用散射測量術計量工具。受標定測量的原因可依EI資訊而進一步分析，以讓使用者決定是否需要矯正動作或者測量結果是否可供製程控制使用。
誤差指標可基於任何單一測量也可基於晶圓統計資料。對所有的誤差指標而言，可信度與分數限度可於配方設定(離線)步驟期間設定。該等限度為測量配方的一部分，且當針對生產測量使用配方時用以計算評價驗證數。
因此，依照本發明一廣泛態樣，本發明提供一種圖案化結構之參數測量的監測方法，該圖案化結構之參數測量係基於一預定配適模型，該監測方法包含： (a) 提供指示至少一圖案化結構之測量的數據； (b) 在指示測量的該數據上使用至少一所選驗證模式，該至少一所選驗證模式包含：根據至少一預定因子分析該數據並將對應的測量結果歸類成可接受或不可接受，因而能判定是否要忽略提供該不可接受結果之一個以上的該測量，或是是否要修改該預定配適模型一個以上的參數。
如上所提，指示測量的數據包含下列至少一種的數據類型：未加工的測得數據、測量健全數據、符合配適模型所欲配適程度的數據、以及以配適程序計算所得結構參數之一的形式呈現之測量結果。
所欲配適程度通常是由評價函數或是配適因子之配適度來定義。在若干實施例中，使用所選驗證模式可包含分析分別針對多個測量處所定之評價函數的多個數值，並在判定該評價函數的多個數值至少包含一數值和其他多個數值相差超過一特定門檻值時，將對應的測量歸類為不可接受的結果。多個測量處可包含至少一控制處，其具有和至少一其他測量處對應的配置且其特徵為具備較少量的結構浮動參數。 在若干實施例中，使用所選驗證模式包含分析分別針對一控制處與至少一測量處所定之至少二個評價函數，並在判定該控制處與該至少一測量處之評價函數的差異超過一特定門檻值時，將對應的測量歸類為不可接受的結果。在若干實施例中，針對控制處與至少一測量處之每一者，評價函數係用以判定以圖案化結構至少一參數的形式呈現之測量結果。
在若干實施例中，未加工的測得數據包含分別對應至少二種不同測量情況的至少二個數據片段。基於模型之至少一測得參數(符合未加工的測得數據片段之預定配適程度)可用於該至少二個數據片段之每一者，且圖案化結構的至少一參數係經判定。在此情況中，使用所選驗證模式可包含分析該圖案化結構至少一參數對應至少二種不同測量情況下的至少二個數值，並在判定該至少二個數值之間的差異超過一預定門檻時，將對應的測量歸類成不可接受的結果。指示測量的數據可包含光譜資料，其中至少二個數據片段可分別對應至少二組不同的波長。在若干實例中，該至少二個數據片段對應到測量中所用之至少二種不同輻射入射至結構上的角度，以及/或是輻射從結構上傳播的角度；且該至少二個數據片段對應到測量中所用之至少二種不同的輻射極性。
在若干實施例中，未加工的測得數據是以結構對入射輻射之測得反應的多點函數之形式呈現。使用所選驗證模式可包含將測得反應之多點函數和符合測得反應之預定配適程度的理論模型函數相比較，致能判定該多點函數是否針對該至少一測量點包含至少一函數值，其和其他測量點上的函數值相差超過一特定門檻值。
在若干實施例中，使用所選驗證模式包含決定用以達到所欲配適度條件之迭代步驟的次數，並在辨識出該次數超過預定門檻時，將對應的測量歸類成不可接受的結果。
在若干實施例中，未加工的測得數據可對應到在同一測量處執行之測量並包含由該測量處連續取得之測得信號，且另外可包含由同一測量處連續測得之一串測得信號所形成之一集合測得信號。使用所選驗證模式可包含將測得信號彼此比較以判定是否存至少一測得信號與其他測得信號相差超過一特定門檻值；以及/或是將測得信號和該集合測得信號相比較以判定是否存在一測得信號與該集合測得信號相差超過一特定門檻值。
依照本發明另一廣泛態樣，本發明提供一種用以控制圖案化結構之參數測量的監測系統，該監測系統包含： (a) 一數據輸入設備，用以接收指示至少一圖案化結構之測量的數據； (b) 一記憶體設備，用以儲存至少一配適模型；以及 (c) 一處理器設備，包含： 一配適設備，經配置而可用以使用該至少一配適模型以判定採該圖案化結構之至少一參數的形式呈現之一測量結果； 一驗證模組，包含一個以上的誤差指標設備，各經配置而可用以將至少一驗證模式用於指示測量的數據上，該至少一驗證模式包含：根據至少一預定因子分析該數據並將對應的測量歸類成可接受或不可接受，並產生其指示輸出數據，因而能判定是否要忽略一個以上之該不可接受的測量，或是是否要修改預定之該配適模型一個以上的參數。
參照圖1，其藉由方塊圖示意性描繪經配置而可用以控制圖案化結構之參數測量的監測系統100。該系統100係作為數據驗證系統運作，其(透過線路或無線信號傳輸)可和測量單元102連接。監測系統100為電腦系統，尤其包含如下所列的功能性設備：資料輸入/輸出設備104、記憶體設備106、資料處理器單元108、以及可能還有顯示器110。處理器單元108包含配適設備109、結構(晶圓)參數(計量結果)計算器111、以及包含一個以上誤差指標設備(泛稱為EIi)的驗證模組112。每個誤差指標設備經配置而可用以針對指示測量的數據執行一個以上的驗證模式。如上所提，待驗證的數據包含下列一者以上：未加工的測得數據(配適之前)、健全測得數據、由與相配模型的配適程度所描述之測得數據(配適度(GOF, goodness of fit)、評價函數(MF, merit function))、測量/計量結果(即透過配適程序計算而得的結構參數)。誤差指標設備運作以處理/分析指示測量的數據(離線或連線提供)，並產生指示一個以上潛在測量問題之輸出數據(標定)。在一特定但非限制性實例中，每個誤差指標設備經配置成用以判定/標定不同類型的問題。如圖中進一步所呈現，來自多個誤差指標的輸出數據可結合至描繪測量品質特徵之單一的評價驗證數(VFM)設備114。
參照圖2，其例示由監測系統100執行本發明方法之流程圖。首先，選擇一個以上的配適模型並存在記憶體設備106中(作為配方設計的一部分，例如由學習模式產生)(202)。該系統接收指示光學測量的數據，而該測量是在一個以上的圖案化結構(如多個批次)的至少一測量處執行。指示測量的數據可直接從測量單元接收(連線模式)或可從測量單元或非測量單元的數據儲存裝置接收(離線模式)(204)。所接收的數據可為對應到在至少一測量處之測量的未加工的測得數據(206)。其可為一連串偵測而得的光學反應信號(例如來自相同測量處)，或可為該結構對入射輻射之測得反應的多點函數，又或是光譜特徵。另外或此外，所接收數據可包含健全測得數據(208)、配適數據(210)、計量結果(212)。處理器單元108運作以啟動驗證模組(214)一個以上的誤差指標EIi，用以在所接收數據上使用至少一所選驗證模式以驗證該數據(216)並產生其指示輸出數據(218)。驗證模式包含使用一個以上的驗證因子(基於門檻的因子)分析所接收的數據，並將對應的測量歸類成可接受或不可接受(220)。可選擇性地進一步分析對應到不可接受的測量結果之數據，以判定是否要忽略一個以上提供不可接受結果的測量、或是是否要修改配適模型一個以上的參數(224)。
以下為驗證模組112之配置與操作的若干實例。當注意本發明此處係作為和散射測量術測量相關的例子，其中測得數據可以光譜特徵的形式呈現。然而，本發明原理並不限於此一特定應用，且本發明可廣泛用於任何基於模型的測量技術，即一技術其測得數據是由模型(配適程序)解讀，且感興趣的樣本參數是從符合最佳配適測得數據之模型數值所導出。並且，本發明此處係作為和半導體晶圓所採測量相關的例子。然而，當理解本發明並不限於此特定應用，且測量下的樣本/結構可為任何圖案化結構。待測量的參數可包含圖案的特徵(例如臨界尺寸)以及膜層厚度。
參照圖3，其例示監測系統100之運作，其中驗證模組112包含所謂的配適品質指標設備。處理器單元108接收指示測量的數據，其對應到多處測量處之測量而以未加工的測得數據之形式呈現，且該處理器單元108啟動配適品質指標設備。後者將所選配適模型(選自記憶體設備106)用在未加工的數據上(即執行配適程序)，並針對每個測量處決定符合未加工數據的預定配適程度之評價函數(構成對應到圖案化結構至少一參數之基於模型的測得參數)。接著，誤差指標設備EIi運作以執行所選驗證模式。為此，針對多個測量處之評價函數的多個數值係經分析。若存在至少一評價函數值和其他數值相差超過一預定門檻值，則誤差指標設備EIi會將對應的測量結果歸類成不可接受並產生對應的輸出數據；若無則該處理器單元108會利用該評價函數計算結構參數(計量結果)。
如上所提，可計算配適評價函數而作為理論與實驗繞射特徵之間差異的函數。配適評價函數通常是用以作為配適程序中的最小化參數，意即模型參數係經反覆修正而配適評價函數係經重覆計算直到配適評價函數達到最小。一旦模型與特定測量數據之間已達最佳配適，配適評價函數的最終數值就是代表在目前模型的假設下無法描述之殘差不匹配誤差。若配適評價函數的殘差值超出於模型設定時所定義的標準程度，其即指示可能有問題，例如測得數據違反模型假設之一。
就此而言，參照圖4A至4D。圖4A呈現進行散射測量術測量之典型週期性結構(僅呈現三個週期)的示意性剖面圖，其包含多個均勻膜層以及位於頂層之週期性光阻線陣列(line array)。於一測量處中，該堆疊材料之一的光學特性已刻意修改，而理論模型則是使用固定的材料特性。
圖4B呈現在具備及不具備浮動材料特性(分別為曲線G1與G2)下圖4A結構的剖面高度之測得數值。此處，測量結果係呈現於曲線G2中，顯示出該剖面高度數值於測量處之一顯然變得較低。
圖4C描繪三處測量處上多點的評價函數結果。結構中膜層之一的材料特性於一測量處係經刻意修改，誠如當n&k(材料特性)保持固定時所得之較高的評價函數值所示(方塊S)。當使n&k數值浮動時，評價函數程度會重回至和其他二處相同的程度(鑽石D)。如圖4C所示，配適評價函數清楚顯示特定測量處的數值顯著高於他處，因而正確標定可疑的測量。藉由將可變材料特性納入模型中(G1, D)，就可重獲正確的剖面高度測量以及配適評價函數值。
圖4D呈現變化層(和圖4C實例相似)之材料特性的測得(相關)數值，其是在具備浮動變數的狀況下經由配適程序重建而成。
參照圖5，其例示監測系統100之運作，其中驗證模組112包含所謂的單一測量雜訊指標設備。待驗證的數據可採未加工測得數據的形式呈現，其對應於相同測量處執行的測量，並包含從該測量處連續測得之一串/一組測得信號、或是由該組測得信號形成之集合測得信號。誤差指標設備EIi將此驗證模式用於未加工測得數據上。驗證模式可包含測得信號彼此之間的比較，用以判定是否存在至少一測得信號與其他測得信號相差超過一特定門檻值。另外或此外，驗證模式包含每個測得信號與集合測得信號之間的比較，用以判定該等測得信號是否包含至少一測得信號和集合測得信號相差超過一特定門檻值。
就此而言，應理解以下所述。(配適之後)測量結果的可重覆性可能是在離線數據分析與工具認證中最常使用的品質衡量法。可重覆性低為工具可能有問題(例如高雜訊或穩定度問題)的指標，然而其亦可能指示模型假設之一有改變。舉例而言，若已假定為固定的參數改變，解答不但變得較不準確亦較不穩定，因而會使特定參數的可重覆性下降。因為重覆數據收集步驟需要大量時間而不具對生產有價值的產出，所以通常僅會於專門測試中執行可重覆性測試程序。然而，若能測量測得數據雜訊，則有數種選擇方案能在最小產出衝擊下評估可重覆性。為即時評估雜訊，在實際標的(位置、晶圓)上可使用下述一者。
在若干情況中，可(或是已經)在一連串的短暫曝光(而非單一長時曝光)中收集要解讀的數據。不同的曝光通常會被平均而使雜訊最小。然而，若分開讀取，短暫曝光可用以評估平均結果中剩餘的雜訊。以高斯隨機雜訊的假設為例，平均之雜訊RMS為平均值中每個單一測量之雜訊RMS除以(已知)單一測量次數的平方根。
另一實例是基於在許多狀況中會需要一統計指標(例如針對一晶圓或一批次)而非針對特定測量的指標，且因而可重複性亦可藉由使用拔靴法(bootstrapping methods)來評估。更明確而言，在若干位置(如每個晶圓上一處)上可收集第二測量，隨著時間記錄二個測量之間的差異並累積該等差異以得到該典型雜訊的代表值。舉例而言，若一滿載批次(25個晶圓)係經測量，且每個晶圓的單一位置(晶粒)係測量二次，即可在對整體系統的產出衝擊最小之狀況下建立每一批次光譜雜訊的可靠測量。
在配方設定期間，光譜雜訊對配方性能的衝擊是以敏感度與關聯性分析加以定義並存在配方中，以供後續於測量期間使用以計算測得光譜雜訊對所有浮動參數之衝擊。
參照圖6，其例示監測系統100之運作，其中驗證模組112包含亦稱為「平行解讀指標設備」的控制處誤差指標。在此實例中，所接收數據包含未加工的測得數據，其指示在包含至少一測試/控制處之多個(一般而言至少二個)測量處上執行之光學測量。就半導體晶圓而言，測試處通常係位於晶圓的邊緣區域，而「實際」測量處則位於晶圓的圖案化區域(晶粒區域)。
在若干實施例中，控制處指標設備經配置而用以針對該測試處與一個以上實際測量處的測得數據片段執行驗證模型。當理解若考慮到不只一個實際測量處，則該等實際測量處可在相同晶圓中或在不同批次的多個晶圓之相似位置上。在其他若干實施例中，控制處指標設備經配置而用以針對位於相同晶圓或不同批次的相似晶圓中不同測試處的測得數據片段執行驗證模型。
因此，指示器單元接收二類/二片段之未加工測得數據，包含來自控制/測試處與來自位於晶圓圖案化區域中「實際」測量處的測得數據，或是來自不同測試處的測得數據。透過將所選配適模型用於測得數據片段(即針對每個未加工的測得數據片段執行配適程序)，並判定個別(符合最佳配適狀況)的評價函數值，處理器單元108運作以處理測得數據片段。
接著，在若干實施例中，驗證模型可包含比較不同位置之間的評價函數值並判定其間差異是否超過與對於實際測量處之測得數據為不可接受狀況對應的預定門檻。在其他若干實施例中，評價函數值可用以判定結構特定參數的個別數值(計量結果)，然後針對不同位置將驗證模型用於該計量結果(而非評價函數值)以判定該等參數值之間的差異是否超過預定門檻，其對實際測量處為不可接受的測得數據。
就此而言，當注意以下所述。散射測量術誤差的一個理由可能是關於配適模型補償由多個交互關聯的浮動參數所引起之未模型化差異的能力。為此可能有測量偏差，其會因為配適良好而未受注意。為克服此類難題，可在控制處使用額外的測量以驗證該測量的品質。此類控制處可為不需許多浮動參數之較單純的位置，例如未圖案化(純粹)之處，在該處於測試處測量點區域中的所有膜層皆均勻一致。較少量的浮動參數使得此類位置對於固定數值(例如材料厚度、其光學特性以及/或是均勻度)的變化較為敏感。
因此，控制處誤差指標可包含和圖3所示相似的配適評價函數分析器，以及/或是如圖6中所例示之結構參數分析器(計量結果分析器)。在後者的狀況中，誤差指標可針對共同參數值使用門檻技術，即判定控制處與實際測量處的共同參數值之間的差異是否超過預定門檻。
為此，參照圖7，其以三個不同批次Lot1、Lot2與Lot3中所測得來描繪材料特性浮動的控制處(曲線H2)對比材料特性固定的測量處(曲線H1)之膜層的厚度測量(結構參數)。對於固定的n&k值而言，該等批次之間的差異更為顯著。另外或此外，誤差指標可利用辨識出控制處中不同測量參數數值之急遽變化。為使產出(TPT, throughput)衝擊最小，在假定控制處誤差指標標定出本質上非局部的問題之前提下，控制處抽樣計畫可相當稀少，採取每個晶圓一(或少)處。
參照圖8，其例示監測系統100之運作，其中驗證模組112包含所謂的差動測量(數據拆分)設備。如圖所示，處理器單元108包含數據拆分設備DS，其將(配適之前)未加工測得數據拆分成分別對應不同測量情況的二個未加工的數據片段/部分A與B(一般而言至少二個數據片段)。舉例而言，其可為入射光的不同波長、以及/或是入射光的不同極性以及/或是不同的入射角。更具體而言，未加工的測得數據可採針對一特定波長範圍內某一組不連續波長所測得之光譜特徵的形式呈現，而數據拆分器分別針對來自該組不連續波長中奇數與偶數的波長提供該光譜特徵的二個光譜特徵部分。模型配適係用於每個未加工數據部分上，且會針對測得數據部分A與B計算同樣的結構參數(計量結果)。接著，誤差指標運作以比較該等參數值並判定差異是否超過特定門檻。
此實施例原理和下述相關。常問的一個問題並非僅關於存在可能偏差，而是和因手邊問題所引起之對於感興趣的參數之偏差(誤差)的可能大小有關。獲致此效應評估的一種可行方法是藉由利用可稱作「劃分與比較」的方法來檢視解讀的一致性。通常，在所有類型的散射測量術工具中，會一併使用多個數據點以建立少量浮動參數的數值，而數據點的數量遠多於參數的數量(數據點可為以不同波長、入射角、極性或任一組合進行的測量)。常見作法是使用所有可能的數據點以產生具有最佳可重覆性與準確性的測量。為了驗證準確性並評估解讀誤差，可將結果和若干基準比較。此類基準可從測得數據本身取得，此係透過將該數據分為二部分並比較結果。二組數據最好具有不同特性、但相似的可重覆性。如上所提，可能的拆分實行方案為：例如選擇不同的極性、在某處拆分波長範圍、使用來自不同角度的數據、或上述的若干組合。在如上所述般拆分完整數據組後，就可執行三次解讀 — 完整數據組一次以及每個分組各一次。當能提供完整組的解讀時，二個分組之間的差異即可作為測量問題的誤差指標。
當注意在大多情況中，即使在正常狀況下，二組數據結果之間仍可能產生若干差異。然而，由於不同部分對於測量誤差或模型假設的改變反應不同，所以該等差異的程度可能增加，因而能設定出標定異常表現的門檻值。亦當注意驗證模式實際上可藉由對應多個浮動參數的多個該類誤差指標加以實行，以能選出較具代表性的參數或能追蹤所有的參數，而每一者皆有自己的門檻程度(其可依設定期間的初步數據組予以研究)。另外，當注意在此類驗證中所得的誤差指示係以測得參數的單位(通常為奈米或度數)呈現。雖然此一單位相似性並不保證誤差指標提供測量之誤差槓(error-bar)的真實資訊，但在適當選擇二組測得數據的情況下，誤差指標可約略和真正準確性誤差成少部分比例，至少在幅度上。並且，若解讀時間並非限制因子，則可將同一數據分成數組以得到額外的誤差指標，因而使整個誤差指標模組的敏感度最大。
圖9以曲線描繪數據拆分方法的原理。在此圖形中，圖案側壁角(SWA, side wall angle)的測量係以測得數據的二分組之形式呈現—曲線P1與P2，而在此非限制性實例中，其針對三個批次Lot1、Lot2、與Lot3之各者對應到入射光的不同極性。如圖所示，二個數據片段幾乎僅在Lot2測量上有顯著差異。因此，在此狀況下，於Lot1與Lot3二者中明顯可看出二組數據(此狀況下為不同極性)彼此吻合，然而，在材料特性被錯誤固定的Lot2中，分別由這二組測量的側壁角數值之間的差異變得很顯著，因而能使用門檻值來標定問題。
參照圖10，其例示監測系統100之運作，其中驗證模組112包含所謂的殘差不配適(residual misfit)分析器RMA。依此實施例，出問題情況之特徵是藉由分析該殘差的光譜外形(如殘餘誤差對比波長)予以描繪。在任何實際情況中，由於所有類型的測量準確性問題或建模近似或不準確，所以信號不同部分(例如不同的光譜頻寬)的配適程度不同。因此，殘差通常會具備超出隨機雜訊程度之清楚、顯明的光譜外形。殘差的光譜外形因而可用作測量的標記，並藉由將已產生若干異常表現之標記情況中的不同參數量化，即可辨識出異常。舉例而言，一種簡單方法是將數據分成幾個部分，例如如上所述之不同的光譜頻寬、不同的極性等等，並針對每個部分分開計算最佳配適與測量之間的均方差。藉由追蹤特定部分的誤差(如光譜中UV部分的誤差)、或其函數(如UV誤差對IR誤差的比例)，就能得到有意義的誤差指標，其在設定期間可經研究並和門檻相比以標定出異常表現。並且亦可使用技術較為複雜的方式，例如使用不同的轉換、動差或分類技術以辨識出殘差信號的變化對比於設定期間習得的典型標記。
現在參照圖11，其例示本發明另一實施例，其中驗證模組112包含配適收斂衡量法設備FCMU。此指標設備判定在收斂演算法的動態下測得數據與模型之間可能的不匹配。發明人已知當測得數據或模型中存在誤差時，由起始點收斂到最佳配適需要較平常更久的時間，意即所需迭代次數較多。因此，每當收斂值大於配方設定期間所定義之迭代的統計驗證次數時，就能標定出可能問題。更具體而言，處理器單元108運作以將所選配適模型用於未加工的測得數據(一個以上測量處對入射輻射之測得輻射反應)，其中此配適程序包含一個以上的迭代步驟直到達到最佳配適狀況。此驗證模式包含分析所施加以達到最佳配適狀況的迭代步驟次數，用以判定此次數是否超過特定門檻，因而辨識出對該測得數據為不可接受的狀況。
現在參照圖12，其呈現本發明又一實施例，其中驗證模式使用測量健全數據之分析。測量健全指標最好可涵蓋硬體(HW, hardware)性能品質以及樣本和測量配方之間可能的不匹配二者。任何測量健全指標皆能指示對計量可靠度的可能衝擊。輸入包含在測量期間描繪測量系統特徵的參數，例如照明強度與穩定度、圖案辨識品質、測量相較於標的之位置偏移(例如由於樣本與測量配方之間可能的不匹配所引起)、測量對焦品質等等。在該狀況中，當品質分數下降到低於預定數值時，就可作為誤差的指示。
亦當注意誤差指標模組(工具健全指標)THI可經配置而用以判定測得參數的可信度與分數限度。在配方設定期間，代表實際製程差異之該組樣本組係經研究。根據結果來針對所有測得參數設定統計可信限度(confidence limits)以供後續於計算生產樣本之測量分數使用。分數限度亦經設定以指示配方有效下之參數的可能範圍或配方界限。
當注意所有或若干上述例示性誤差指標設備可用作單一位置指標以及晶圓統計指標(晶圓平均、範圍、標準差等等)。也有僅可用於晶圓程度上的額外指標。
參照圖13，其例示透過監測跨晶圓標記而經配置用以判定測得參數可信度與分數限度CSL之驗證模組。測得參數通常具有典型的製程相關跨晶圓空間標記，例如常數、中央對邊緣等等。空間標記的變化可作為問題的指示。舉例而言，具有空間標記的固定參數改變並在通常一致的參數中產生非常數的空間標記，誠如跨晶圓差異所示。並且，在許多製程步驟中常見的環型對稱空間標記之干擾可透過破壞循環對稱加以辨識。藉由從設定階段得知跨晶圓差異，就能在測量點之一遠離晶圓中間值或偏離預期分布時判定是否有單一異常值(跳脫)測量或者是晶圓上所有測量皆不可靠。因此，測得數據就可採結構對入射輻射的測得反應之多點函數的形式提供，且驗證模式包含比較測得反應的多點函數以及符合測得反應之預定配適程度而基於理論模型的函數，以判定多點函數是否針對至少一測量點包含至少一函數值和其他測量點的函數值相差超過特定門檻值。
如上所示，為提供一致的監測系統，所有或至少部分的上述例示性誤差指標設備可結合成使用者可用的單一評價驗證數(VFM)。VFM可針對每個測量樣本(位置或晶粒)以及針對晶圓予以計算。晶粒(測量處或晶粒)VFM可結合關於該特定測量處或晶粒的所有或若干誤差指標。晶圓VFM可將所有晶粒的VFM結合在一起並加入晶圓相關的統計資料以及關於晶圓的標記誤差指標。
模糊邏輯法可用於將所有誤差指標結合起來，首先是位置或晶粒的程度，然後是晶圓的程度。此可為基於規則的結合，而依其每個誤差指標皆指派有一門檻值(或二門檻值，最小值與最大值，視狀況而定)。亦可選擇針對每個指標在該門檻值附近定義警告區。接著對每個誤差指標進行評估並指定三種個別狀態之一：通過(「綠燈」)、失敗(「紅燈」)、或警告(「黃燈」)。在得知所有個別誤差指標狀態的情況下，就可在眾所皆知的西電法則(Western Electric Rules)的精神下定義規則，舉例而言，若至少三個指標在紅色區中，則總結果為「失敗」，若至少一個指標為「失敗」且至少二個指標為「警告」，則總結果為「警告」等等。
在模糊邏輯的精神下，就能為每個誤差指標定義介於0與1之間的數值，其中失敗區的數值為0、通過區的數值為1、而介於之間的數值是透過單調(例如線性)內差而得。舉例而言，可透過先結合針對不同誤差指標的所有數值，然後再將該結果和門檻值(用以定義警告訊息)比較來取得總值。完成誤差指標之結合可根據使用者定義的每個指標權重，而其能讓使用者定義最重要或最相關的指標。此類邏輯亦可採多層方式實行。舉例而言，將誤差指標分組集合在一起，並加總每個群組所有成員的模糊邏輯值；針對每個群組定義門檻程度，且根據該群組總合與該門檻之間的關連性指派模糊邏輯值；將群組結果相加並和門檻做比較以得最終數值。此類系統勝過基於個別規則方法的潛在優勢可在複雜情況以及在需要評估看似衝突資訊的狀況中展現。
並且，可使用基於學習系統的技術，其繪製正常誤差指標值的相位空間並學習如何區別正常與異常表現。正常表現實例係從藉由使用健全工具與合格測量過程所得之合格數據組取得。為針對異常表現提供訓練組，可在相似於已知硬體問題的模式中，刻意偏移模型固定參數或刻意偏斜測得數值，例如加入隨機增益或隨機雜訊。一旦提供二組數據，學習系統(例如人工神經網路)就可經訓練而能區分好與壞的測量。此系統接著就在執行期間用以將每個新的測量歸類。
100:監測系統 102:測量單元 104:資料輸入/輸出設備 106:記憶體設備 108:處理器單元 109:配適設備 110:顯示器 111:結構參數(量測結果)計算器 112:驗證模組 114:評價驗證數(VFM)設備 EIi:誤差指標設備 DS:數據拆分設備 RMA:殘差不配適分析器 FCMU:配適收斂衡量法設備 THI:工具健全指標 CSL:可信度與分數限度
為能更加理解此處所揭露標的並例示其如何實際執行，現將透過僅為非限制性的實例並搭配參照隨附圖式予以描述實施例，其中：
圖1為本發明用以控制圖案化結構的光學測量之監測系統的方塊圖；
圖2為例示本發明用以控制圖案化結構的光學測量之方法的流程圖；
圖3例示圖1監測系統之運作，其中誤差指標模組包含所謂的配適品質指標設備；
圖4A呈現典型週期性結構的示意剖面圖；
圖4B呈現在具備與不具備浮動材料特性下圖4A結構的剖面高度之測得數值；
圖4C描繪圖4A結構中三處測量處上多點的評價函數結果；
圖4D呈現圖4A結構中變化層之材料特性的測得數值，其是在具有浮動變數的情況中由配適程序所重建；
圖5例示圖1監測系統之運作，其中誤差指標模組包含所謂的單一測量雜訊指標設備；
圖6例示圖1監測系統之運作，其中誤差指標模組包含亦稱做「平行解讀指標設備」之控制處誤差指標；
圖7以三個不同批次中未圖案化處(測試處)所測得來描繪材料特性改變對比材料特性固定之膜層的厚度測量；
圖8例示圖1監測系統之運作，其中誤差指標模組包含所謂的差動測量(數據拆分)設備；
圖9以曲線描繪數據拆分方法的原理；
圖10例示圖1監測系統之運作，其中誤差指標包含所謂的殘差不配適分析器；
圖11例示本發明一實施例，其中誤差指標模組包含配適收斂衡量法設備；
圖12例示本發明一實施例，其中誤差指標模組使用基於工具健全數據分析之驗證模式；以及
圖13例示本發明一實施例，其中誤差指標模組藉由監測跨晶圓標記來判定測得參數可信度與分數限度。
100:監測系統
102:測量單元
104:資料輸入/輸出設備
106:記憶體設備
108:處理器單元
109:配適設備
110:顯示器
111:結構參數(量測結果)計算器
112:驗證模組
114:評價驗證數(VFM)設備

Claims (12)

  1. 一種基於圖案化半導體結構的測量來控制半導體裝置的製造的方法，該方法包括以下步驟：在配方設置步驟中定義測量配方，其中該配方設置步驟包括：分析代表多個製造製程變異的第一組之圖案化半導體結構以獲得一個或多個圖案化半導體結構參數；以及設定與該圖案化半導體結構相關的可接受測量的任何可信限度，其中，該測量配方包括預定配適模型，該預定配適模型進一步包括：藉由將使用該預定配適模型的配適程序應用於任何光學測量，來判定一個或多個該圖案化半導體結構參數的模型配適測量結果，以及判定與該模型配適測量結果的配適程度，其中，該配適程度由評價函數或配適因子的配適度來定義；對第二組之圖案化半導體結構進行光學測量，從而獲得與該光學測量相關的原始數據；藉由以下方式將至少一種驗證模式應用於該原始數據：基於在該配方設置步驟期間所定義的該可接受測量的任何可信限度來分析該原始數據；將相關原始數據超過任何該可接受測量的可信限度的任何該光學測量歸類成不可接受的；以及分析分別針對其對應到執行多個光學測量的多個測量處所判定之評價函數的多個數值，並在判定該評價函數的該多個數值包含至少一個數值和其他多個數值相差超過一預定義門檻值 時，將對應的光學測量歸類成不可接受的，其中，該多個測量處包括至少一個控制處，其具有與至少一個其他測量處對應的配置，且其具有較少量的浮動參數，對於該第二組中的任何圖案化半導體結構比任何其他測量處所擁有的圖案化半導體結構，該浮動參數的數值允許改變；以及響應於將任何該光學測量歸類成不可接受的，藉由執行以下任何一項來控制圖案化半導體結構製造製程：防止在該製造製程期間將被歸類成不可接受的任何該光學測量用於製程控制之目的；以及識別待修改的配方的一個或多個方面，其中該配方的該方面與被歸類成不可接受的任何該光學測量有關。
  2. 如請求項1所記載之方法，其中，該驗證模式的該應用包括分析分別針對該控制處與該至少一個測量處所判定的至少兩個評價函數，並在判定該控制處與該至少一個測量處之評價函數之間的差異超過一預定義門檻值時，將對應的光學測量歸類成不可接受的。
  3. 如請求項1所記載之方法，其進一步包括：針對該控制處與該至少一個測量處之每一者，利用該評價函數並以該圖案化半導體結構的至少一個參數的形式判定測量結果。
  4. 如請求項1所記載之方法，其中，該原始數據包括分別對應於至少兩個不同測量條件的至少兩個數據項。
  5. 如請求項1所記載之方法，其中，該光學測量包括光譜數據。
  6. 如請求項1所記載之方法，其中，該光學測量包括在測量中所利用之針對不同輻射入射到該第二組中的任何結構上的 角度及/或輻射從該第二組中的任何結構上傳播的角度而獲得的數據。
  7. 如請求項1所記載之方法，其中，該光學測量包括針對測量中所利用的輻射的不同極性而獲得的數據。
  8. 如請求項1所記載之方法，其中，該原始數據採用該第二組中的任何結構對入射輻射的測得反應之多點函數的形式，其中該驗證模式的該應用包括將該測得反應之多點函數與符合測得反應之預定配適程度的基於理論模型函數相比，致能判定該多點函數針對該至少一個測量點包含至少一個函數值，其和其他測量點上的函數值相差超過一預定義門檻值時，將對應的光學測量歸類成不可接受的。
  9. 如請求項1所記載之方法，其中，該驗證模式的該應用包括判定所應用以達到配適狀況的該配適度的迭代步驟次數，並在辨識該次數超過一特定門檻時，將對應的光學測量歸類成不可接受的。
  10. 如請求項1所記載之方法，其中，該原始數據對應於在相同測量處所執行之光學測量，並且包括從該測量處連續獲得的一系列測得信號。
  11. 如請求項1所記載之方法，其中，該待修改的配方的該方面包括該預定配適模型的一個或多個參數。
  12. 一種基於圖案化半導體結構的測量來控制半導體裝置的製造的系統，該系統包括：測量配方設置設備，經配置以在配方設置步驟中定義測量配方，其中該配方設置步驟包括：分析代表多個製造製程變異的第一組之圖案化半導 體結構以獲得一個或多個圖案化半導體結構參數；以及設定與該圖案化半導體結構相關的可接受測量的可信限度，其中，該測量配方包括預定配適模型，該預定配適模型進一步包括：藉由將使用該預定配適模型的配適程序應用於任何光學測量，來判定一個或多個該圖案化半導體結構參數的模型配適測量結果，以及判定與該模型配適測量結果的配適程度，其中，該配適程度由評價函數或配適因子的配適度來定義；測量設備，經配置以執行第二組之圖案化半導體結構的光學測量，從而獲得與該光學測量相關的原始數據；以及驗證模組，經配置以：將至少一種驗證模式應用於該原始數據；基於在該配方設置步驟期間所定義的可接受測量的任何可信限度來分析該原始數據；將相關原始數據超過該可接受測量的任何可信限度的任何該光學測量歸類成不可接受的；以及分析分別針對其對應到執行多個光學測量的多個測量處所判定之評價函數的多個數值，並在判定該評價函數的該多個數值包含至少一個數值和其他多個數值相差超過一預定義門檻值時，將對應的光學測量歸類成不可接受的，其中，該多個測量處包括至少一個控制處，其具有與至少一個其他測量處對應的配置，且其具有較少量的浮動參數，對於該第二組中的任何圖案化半導體結構比任何其他測量處所擁有的圖案化半導體結構，該浮動參數的數值允許 改變；以及響應於將任何該光學測量歸類成不可接受的，藉由執行以下任何一項來控制圖案化半導體結構製造製程：防止在該製造製程期間將任何被歸類成不可接受的該光學測量用於製程控制之目的；以及識別待修改的配方的一個或多個方面，其中該配方的該方面與被歸類成不可接受的任何該光學測量有關。
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